Recurrent Neural Networks : (Record no. 368472)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03515nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 368472
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121737.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220409s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030899295
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-89929-5
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA76.87
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Salem, Fathi M.
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 683499
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Recurrent Neural Networks :
Resto del título From Simple to Gated Architectures
Mención de responsabilidad, etc. by Fathi M. Salem
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XX, 121 páginas)
Otras características físicas 26 ilustraciones, 24 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- 1. Network Architectures -- 2. Learning Processes -- 3. Recurrent Neural Networks (RNN) -- 4. Gated RNN: The Long Short-Term Memory (LSTM) RNN -- 5. Gated RNN: The Gated Recurrent Unit (GRU) RNN -- 6. Gated RNN: The Minimal Gated Unit (MGU) RNN.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This textbook provides a compact but comprehensive treatment that provides analytical and design steps to recurrent neural networks from scratch. It provides a treatment of the general recurrent neural networks with principled methods for training that render the (generalized) backpropagation through time (BPTT). This author focuses on the basics and nuances of recurrent neural networks, providing technical and principled treatment of the subject, with a view toward using coding and deep learning computational frameworks, e.g., Python and Tensorflow-Keras. Recurrent neural networks are treated holistically from simple to gated architectures, adopting the technical machinery of adaptive non-convex optimization with dynamic constraints to leverage its systematic power in organizing the learning and training processes. This permits the flow of concepts and techniques that provide grounded support for design and training choices. The author's approach enables strategic co-training of output layers, using supervised learning, and hidden layers, using unsupervised learning, to generate more efficient internal representations and accuracy performance. As a result, readers will be enabled to create designs tailoring proficient procedures for recurrent neural networks in their targeted applications. Explains the intricacy and diversity of recurrent networks from simple to more complex gated recurrent neural networks; Discusses the design framing of such networks, and how to redesign simple RNN to avoid unstable behavior; Describes the forms of training of RNNs framed in adaptive non-convex optimization with dynamics constraints.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Engineering_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 678664
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Redes neuronales artificiales
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030899288
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030899301
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030899318
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-89929-5
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Suprimir en OPAC No
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 04/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 01/04/2022 En línea   QA76.87 2022 EB eBook.01042247 01/04/2022 01/04/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO